Prompt Engineering #01

МЕНЮ


Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


2024-09-04 15:38

В нашей новой серии диалогов мы разбираем основы Prompt Engineering — дисциплины, которая позволяет максимально использовать потенциал LLM.

Почему это важно?

Промпт-инжиниринг — это не просто искусство правильно задавать вопросы. Это фундаментальная основа для того, чтобы получать от LLM качественные и релевантные ответы. В условиях, когда LLM используется всё чаще и в самых разных сферах, от разработки ПО до анализа данных, знание принципов промпт-инжиниринга становится обязательным навыком для каждого IT-специалиста.

Что мы обсудили:

- Что такое Prompt Engineering и зачем он нужен?

Мы подробно объяснили, что Prompt Engineering — это не просто написание текстов для моделей, а целая наука, включающая в себя разработку и оптимизацию промптов. Чем лучше продуман промпт, тем более точным и полезным будет ответ от модели. Это критично для любой системы на базе LLM.

- Настройка ключевых параметров LLM-моделей

Рассмотрели параметры, такие как температура (temperature), topP, длина ответа (maxLength) и штрафы за повторяемость (frequency и presence penalties). Обсудили, как эти параметры влияют на поведение модели и как их правильно настраивать в зависимости от задачи. Например, для точных и предсказуемых ответов лучше снижать температуру, а для креативных задач — повышать.

- Роли System, User и Assistant в промптах

Прошли по структуре промптов и разобрали, как системные, пользовательские и ассистентские сообщения могут менять поведение модели. Пример с вопросом о приготовлении шашлыка наглядно показал, как разная установка ролей может привести к совершенно разным ответам.

- Техники Few-Shot и Zero-Shot Prompting

Обсудили, как примеры в промптах помогают модели лучше понять контекст и задачу. Few-Shot Prompting, когда мы даем несколько примеров, позволяет получить более точные и предсказуемые ответы, в то время как Zero-Shot Prompting полагается на внутренние знания модели.

Итоги:

Если вы хотите эффективно работать с LLM-моделями, то владение техникой Prompt Engineering становится необходимостью.

Простые и чёткие промпты, правильная настройка параметров и понимание ролей — всё это помогает получить качественные и релевантные ответы.

Поделитесь своим опытом и мыслями в комментариях — обсудим, что работает лучше всего!


Источник: vk.com

Комментарии: